初识 ASH —— 打开数据库的「月光宝盒」

2025年9月4日
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一、从超市监控说起：数据库的“时光回溯术”

想象一下这样的场景：作为超市经理，当顾客抱怨结账排队太久时，你会怎么做？

  1. 回放监控录像 → 锁定客流高峰时段
  2. 观察收银台状态 → 发现某台扫码枪故障
  3. 追踪特定顾客 → 分析滞留原因

ASH（Active Session History） 正是数据库世界的“智能监控系统”。它像一位不知疲倦的记录员，每秒拍摄一张数据库的工作快照，帮你：

  • 重现任意时刻的数据库状态
  • 揪出拖慢系统的 “元凶”
  • 量化每个操作的资源消耗

这个神奇的 “月光宝盒” 藏在 OceanBase 的 v$ob_active_session_history 视图中，等待你的探索。

二、五分钟体验：打开数据库的「月光宝盒」

我们准备了三个零基础实验，让你快让你快速感受 ASSH 的魅力：

实验 1：查看此时此刻的数据库

让我们看看数据库最近 10 秒在忙什么：

-- 查看系统中最近 10 秒钟的运行状况
SELECT sample_time AS 时间,
       -- 精确到微秒的时间戳
       session_id AS 会话 ID,
       -- 唯一标识会话的 ID
       CASE
           WHEN session_state = 'ON CPU' THEN'工作中'
           ELSE '等待中'
       END AS 状态,
       -- 工作状态：CPU 忙碌或等待资源
       event AS 等待原因 -- 具体的等待事件（如锁、I/O 等）
FROM v$ob_active_session_history
WHERE sample_time > now() - 10 -- 最近10秒钟
AND session_type = "FOREGROUND"
ORDER BY sample_time DESC;

可能看到的结果：

+----------------------------+------------+----------+------------------------+
| 时间                        | 会话ID     | 状态      | 等待原因                |
+----------------------------+------------+----------+------------------------+
| 2025-03-11 20:16:15.307564 | 3221931170 | 等待中    | px loop condition wait |
| 2025-03-11 20:16:14.285204 | 3221928286 | 工作中    |                        |
| 2025-03-11 20:16:14.285204 | 3221923503 | 等待中    | wait in request queue  |
| 2025-03-11 20:16:14.285204 | 3221923627 | 等待中    | db file data read      |
| 2025-03-11 20:16:14.285204 | 3221927472 | 等待中    | sync rpc               |
| 2025-03-11 20:16:13.262695 | 3221929034 | 工作中    |                        |
| 2025-03-11 20:16:12.240768 | 3221927472 | 工作中    |                        |
+----------------------------+------------+----------+------------------------+

我们发现：

  • 会话 3221931170 在等待 px 执行完成（px loop condition wait）
  • 会话 3221923627 在等待读 IO 完成（db file data read）
  • 会话 3221927472 在 20:16:12 工作中，而到 2 秒后，它在等待 rpc 返回结果（sync rpc）

实验 2：找出最忙碌的 “员工”

找出最近 10 分钟的忙碌的会话：

-- 统计最近 10 分钟最活跃的会话
SELECT
  session_id AS 会话ID,
COUNT(*) AS 工作秒数
FROM v$ob_active_session_history
WHERE sample_time > now() - 600 -- 最近 10 分钟
      AND session_type = 'FOREGROUND'
GROUP BY session_id
ORDER BY 工作秒数 DESC limit 3;

典型输出：

+------------+--------------+
| 会话ID      | 工作秒数      |
+------------+--------------+
| 3221977564 |          283 |
| 3221972645 |          142 |
| 3221916432 |          77  |
+------------+--------------+

我们发现，会话 3221977564 在过去 10 分钟里活跃了 283 秒。如果过去时段只有这三个 session，那么会话3221977564产生了数据库283 / (283 + 142 +77) = 56%

实验 3：穿越到过去

查看过去一段时间最繁忙的 sql。

-- 查询过去时间段中，执行负载最高的 sql_id
SELECT
  SQL_ID,
COUNT(*) AS 工作秒数
FROM v$ob_active_session_history 
WHERE sample_time BETWEEN
      '2025-03-11 10:32:08'
      AND '2025-03-11 11:32:07' -- 可修改时间为实际想观察的时段
GROUP BY sql_id
ORDER BY 工作秒数 DESClimit3;

+----------------------------------+--------------+
| SQL_ID                           | 工作秒数      |
+----------------------------------+--------------+
| 1D0BA376E273B9D622641124D8C59264 |        91265 |
| 19AAD9F2FE3CE0023298AB83F7E75775 |        13608 |
| 7BE7497CCCFE8978AD6B92A938D43929 |        13098 |
+----------------------------------+--------------+

三、揭开宝盒的秘密：ASH 实现原理

ASH 就像数据库的自动录像机，每秒都会给所有正在工作的会话（比如执行 SQL 的会话）拍摄状态快照，这些快照都存储在 v$ob_active_session_history 这个系统视图中。

具体的实现原理如下：

1. 选择性记录原则

  • 记录所有数据库中执行的任务，并赋予其唯一标识 session_id，包括：
    • 用户客户端连接数据库执行 sql 请求。
    • 内部 rpc 执行
    • 后台线程执行任务，如转储线程、clog 线程、定时器线程等
  • 只记录活跃会话的状态，空闲会话不会被记录，包括：
    • 正在执行 SQL 的会话认为是活跃的。如果某会话处于 sleep 状态，没有处理 sql 请求，则视为空闲状态，不会记录。
    • 后台线程如果没有执行任务、或在等待新任务调度，则视为空闲状态，不会记录。
    • 正在等待资源（如锁、磁盘 I/O）的会话，ASH 会标记其等待事件（如：db file data read）

2. 时间切片机制

每个 observer 内部，有一个专门的 ASH 线程，以 1 秒为周期，访问数据库内全部活跃会话，并记录其状态，其中：

  • gv$ob_active_session_history 中每行的数据代表一个活跃会话在某时刻的状态
  • 如果某个会话的工作时间非常短（比如不到 1 秒），就像拍照时眨眼的人，可能无法被 ASH 捕捉到。对这种场景，建议重复负载并扩大查询时间范围，这样 ASH 的统计结果才更可靠。

3. 环形缓冲区设计

ASH 快照数据保存在 30MB 的循环缓冲区。存储数据超过 30MB 后，会自动覆盖最旧的数据。我们从 4.2.5.3 版本开始实现了覆盖前 ASH 数据自动归档为 WR 的功能。但在之前版本，仍有可能出现 ASH 历史数据丢失，当我们希望保存最新的 ASH 记录时，可以手动触发 WR 快照：

-- 手动触发 WR 快照
CALL DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT();

执行该命令后，当前时刻还未持久化到 WR 中的 ASH 快照数据以 10:1 的比例持久化。

四、常见问题（FAQ）

Q1：我运行示例 SQL 后没有返回任何数据，这是为什么？

可能有以下两种原因：

  1. 查询期间数据库确实空闲（无活动会话）
  2. 时间范围设置错误（选择的时间段 ASH 数据已被覆盖）

Q2：ASH 的历史数据被覆盖后怎么办？

OceanBase 会自动将 ASH 数据压缩保存到 WR 历史库中，只需查询 dba_wr_active_session_history （系统租户查询视图 cdb_wr_active_session_history）视图即可。虽然细节有所精简，但关键信息都保留了下来。

有关 WR 更多信息可以查看 OceanBase 官网文档 —— WR 概述[1]。

Q3: 开启 ASH 会影响数据库性能吗？

ASH 在 OceanBase 数据库中是常开的，对数据库性能的影响微乎其微（通常不到 1% 的 CPU 消耗），ASH 会恒定占用每个observer 进程 30MB 内存。

五、下回预告

在第二篇中，我们将化身 “数据库侦探”，使用 ASH 四维分析法破解这些谜团：

  • 为什么每天下午系统会变慢？
  • 某个 SQL 突然变慢的真相是什么？
  • 如何快速找到拖累系统的 “罪魁祸首” SQL？

六、参考资料

[1]

OceanBase 官网文档 —— WR 概述: https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000003381313

最后为大家推荐这个 OceanBase 开源负责人老纪的公众号「老纪的技术唠嗑局」，会持续更新和 #数据库、#AI、#技术架构 相关的各种技术内容。欢迎感兴趣的朋友们关注！

「老纪的技术唠嗑局」不仅希望能持续给大家带来有价值的技术分享，也希望能和大家一起为开源社区贡献一份力量。如果你对 OceanBase 开源社区认可，点亮一颗小星星吧！你的每一个Star，都是我们努力的动力。

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